国际主要宏观经济因素对国际金价影响的实证分析
时间：2021-02-25 04:02:03 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
摘 要：黄金作为特殊贵金属，具有货币和商品双重功能。黄金随着布雷顿森林体系的瓦解，逐步失去了国际货币的地位，但保值功能并未消亡。金融危机后，黄金价格经历了大幅波动，其价格变化是多重因素共同作用下的结果。从黄金的历史变化趋势入手，通过对股市指数、美元指数等变量内在逻辑进行分析，建立理论基础，然后分别通过逐步回归和岭回归方法进行分析。
关键词：国际黄金价格；自回归模型；美元指数；岭回归
中图分类号：F0 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）07-0011-03
引言
回顾历史，黄金作为与现代信用货币对立的货币形态，其美元价格的涨落很大程度上体现了美元国际地位相对强弱。纵观国际金价长期变迁的历史，可将之大致划分为四个阶段，即1970 年以前的稳定期、20 世纪70 年代的快速上升期、20世纪80年代至2001年的稳定缓慢下降期、2002 年以来的再次快速上涨期（见图1）。国外研究表明，金价与多数金融资产价格负相关。史密斯（2004）研究显示，金价与主要工业国家的股指负相关；卡派、米尔斯、伍德（2005）研究显示，金价与主要货币汇率之间反向变动；莱文（2004）等发现金价与美国CPI存在长期稳定的正相关。国内学者有杨叶（2007）、宋蕊、刘月来（2008）认为金价和油价存在正向关系的主要原因是两者都受美元汇率、通货膨胀和国际重大事件等因素影响；张莹、胥莉、陈宏民（2007）对金价和石油价格之间的关系进行格兰杰检验，得出两者同向变动，并由石油价格向金价单向传导。以往文献研究主要侧重各种因素的影响分析，本文在此基础上考察逐步回归和岭回归方法处理多重共线性问题。
一、国际主要宏观经济因素与国际黄金价格的关系分析
1.道琼斯工业指数（DQS）。当证券市场繁荣时，黄金投资与之相比有明显的不足。当股市泡沫破灭、虚拟经济走弱时，大量闲散资金和原来证券市场中的资金就极有可能转向黄金等实物投资。因此两者呈反向关系，但是这种反向关系也只应该在主要股票市场中得到反映，比如DQS。
2.美元货币发行量（M2）。美国总是在维护美元国际地位、稳定购买力与超发美元占用世界资源之间摇摆。次贷危机以后，美联储进行了两轮QE，向市场总计放出1.6万亿美元的资产，货币供应量的增加超过经济基本面的承受能力。美元流动性过剩导致金价也加速上涨。
3.国际原油的价格（OP）。石油是重要的战略和经济资源，是衡量世界经济发展的指标。石油价格过高往往会引发通货膨胀。投资者就会买入黄金进行保值，从而使得金价上涨。此外，石油价格波动也会影响美国经济乃至世界经济，从而引发美元的涨跌，反过来对金价产生影响。
二、黄金价格模型的实证分析
（一）自回归模型
数据的选取与处理。黄金期货周末收盘价为被解释变量，其滞后值为解释变量，采用 COMEX黄金期货价格，记为GP。时间选取2007年3月22日至2011年10月28日。根据ADF统计量可以判断序列是非平稳的，t值为0.05，p值为0.96。将GP序列取一阶差分，得到序列DGP。根据ADF统计量，序列DGP平稳，t值为-14.72，p值为0.00，且DGP是白噪声序列，其内部信息已被完全提取。对GP序列的分析，在自回归模型意义下已经结束。
（二）建立多元回归模型
1.国际各种宏观经济因素对国际金价影响的模型构建。
变量选择及多重共线性检验。黄金期货每周末的收盘价格作为被解释变量，记为GP；解释变量分别为DQS、美元指数（USI）、M2、CPI、OP。各变量都采用月度数据，时间为2007年3月至2011年9月。根据经济理论分析，共选择5个解释变量。但是模型包含过多解释变量易产生多重共线性。利用SPSS统计软件的特征值检验可得如下结果：
由表1的方差比来看，第4个特征根既能解释DQS的51%，也能解释CPI的39%。第6个特征根既能解释USI的90%，也可解释DQS的38%，并从条件指数来看，变量间确实存在多重共线性。
2.逐步回归方法。采用逐步回归法建立模型得：GP=
-3017.524+0.412M2+0.062DQS+21.857CPI （1）
3.岭回归法。在SPSS统计软件Syntax语法窗口输入相应命令后，从结果可以看出，自变量X4岭回归系数比较稳定且绝对值很小，应该删除。我们再用y与其余4个自变量做岭回归。把岭参数步长改为0.01，范围减小到0.4，得图2，发现当岭参数k在0.10～0.15之间时，岭回归系数已经基本稳定，再参照复决定系数R2，当k=0.11时，R2=0.9057仍然很大，因此可以选择岭参数k=0.11。重新做岭回归，得到如下结果：
未标准化岭回归方程：GP=-2076.64+0.049DQS-3.69USI+
0.34M2+1.71OP （2）
标准化岭回归方程：GP=0.3443DQS-0.063USI+0.846M2+
0.127OP
三、计量结果分析
通过对比模型（1）和模型（2）有如下结果：运用不同回归方法，得到的解释变量会有所不同。逐步回归模型中，CPI、DQS、M2对模型有显著影响。而岭回归模型中，DQS、USI、M2、OP对模型有显著影响。可见，多重共线性问题，会对模型产生结构性变化。而且在逐步回归的模型中，模型没有考虑美元指数的影响；而在岭回归模型中，体现了美元指数的影响，且系数为负。结合实体经济各变量的联系来看，由于美元指数下跌会显示出美元疲软，以美元计价的资产价格会大幅上升。因此，当美元指数下降时，很可能会带动国际金价的上升，所以美元指数前系数为负可能更加符合实际情况，即采用岭回归模型更符合实际情况。而且在岭回归方法中，还包括了石油价格这一重要因素。从美国实体经济的发展来看，每次石油价格的变化都会引起一定程度的通货膨胀，投资者会寻求避险工具，来减小通货膨胀带来的影响，而黄金是投资者通常的选择。因此，岭回归模型更加符合实际经济状况。
综上所述，在本文中，在逐步回归和岭回归两者相比较时，我们倾向于选择更加符合实际经济现象的岭回归结果作为最终的模型。采用标准化岭回归方程来具体分析，当在其他解释变量不变的情况下影响最显著的变量是M2，M2每增加1%，会使国际金价增加0.846%。
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[责任编辑 吴高君]
